炼钢连铸生产调度的研究进展分析

任灵元

摘 要：本文对于炼钢连铸过程中的生产调度问题进行分析，先总结和评述了生产调度问题中的研究方法，对各种方法的特点和适用范围进行概括，随后对计算机辅助调度系统进行介绍，讨论该系统的优势和特点，最后对未来炼钢连铸生产调度过程中可能遇到的问题的解决方式进行解答，分别提出“规则+算法”和“多工序协同”的研究思路，分被用于解决静态调度和动态调度中可能会遇到的问题，为提高当前目前钢厂的生产计划编制水平，加强计划的可执行性，使炼钢连铸的过程更加有序、稳定。

关键词：炼钢连铸;生产调度系统;静态调度;动态调度

钢铁工业的发展水平在一定程度上可以显示出一个国家的综合国力。钢铁工业在生产钢铁的过程中有明显的流程化特点，它的竞争力来源于整个制造过程的智能化和现代化。随着时代的发展，钢铁工业也迎来了转型和升级，向着可持续发展的道路前进。炼钢连铸的过程非常复杂，在这其中涉及到了很多物理和化学方面的变化，其生产过程中管理的好坏会对产品的质量、生产效率等诸多方面造成影响，是整个钢铁制造流程中最为重要的过程。合理科学的生产调度可以让炼钢连铸过程中各个工段的生产效率提高、使钢水在工序间的等待时间降低，使生产过程中的物耗和能耗降低，总而保证生产治疗，在更短的时间内提高了产品的竞争能力，降低了运营成本。

1 炼钢连铸过程生产调度问题的基本情况

1.1炼钢连铸生产调度问题的鲜明特征

炼钢连铸过程中的核心区段由多个工序组成，分别是炼钢、精炼、连铸等。在这其中，每一个工序都需要多台并行设备，在这其中，精炼阶段需要根据不同的钢种，选择合适的设备。为保证炼钢连铸整个生产流程可以高效稳定的进行，需要对过程中的问题进行分析，在满足生产工艺的基础之上，依照生产计划，编制出各炉次之间的工艺路径，保证各设备以及设备上的作业都能按照计划作业起止时间进行[1]。可以看出，炼钢连铸车间是一个混合流水车间，在调度过程中会出现复杂精炼的静态调度问题以及钢水回炉等动态调度问题可以被抽象为复杂的柔性作业车间调度问题。

炼钢连铸过程作为钢铁制造流程中的关键控制问题，有以下几个特点：第一，在冶金的过程中会反复出现各种复杂的物理和化学变化，经常会遇到物体三态共存的情况，生产过程十分复杂，需要对多个目标完成优化;第二，物质在各工序各设备之间流动的时间紧凑且路径繁多;第三和传统工艺不同，连铸阶段必须保证多炉共同作业，连续烧铸，增大了调度难度;第四，在生产过程中伴随着大量能量消耗，因此应该尽量加快生产速度，减少工序之间的间隔;第五，连铸过程中会出现很多不确定性因素，会对生产节奏产生扰动。

1.2炼钢连铸生产调度问题的应用方法

在炼钢连铸过程中的调度问题是典型的非确定多项式难题，非常复杂，多是组合优化问题。在发展过程中，调度的方式也逐渐从简单到复杂，总最开始的统筹学应用到现在的人工智能优化，在这其中，很多学者都作出了自己的贡献，对生产调度和计划总结作出了很多技术性归纳，但是这些结果和实际生产的结合并不密切，并且由于每种行业的特异性差异，造成了在不同领域中所需要用到的调度方法差别非常大[2]。通过对钢铁生产调度的研究和总结，可以看出生产调度的研究方法大致有以下特点：第一，每种调度方法都有自己独有的优势，在多种调度方法相互结合之后，可以解决复杂的调度问题;第二，解决动态和静态调度问题所用到的技术不同，例如解决动态调度问题就需要使用专家系统和多智能体系统;第三，仿真系统和专家系统具有独特的优势，近些年发展迅速，可能会成为问来的发展趋势。

当前生产调度研究的重要课题，就是怎么样根据不同的目标，选择最合适的研究方法，在这个基础上，探索更多有效的智能算法。对于炼钢连铸生产来说，探索生产调度温蒂不应该只停留在理论研究阶段，应该在生产过程中实地去应用不同的研究方法，寻找合适的求解思路和建模方法，使钢厂的能够实现稳定、高效、智能的生产。

2炼钢连铸生产调度的主要研究思路

在总结之前的研究成果，结合了大量的研究体会后，笔者发现了当前炼钢连铸过程中存在的一些问题，接下来将针对其中两个典型的调度问题：静态调度和动态调度，提出一些研究思路。

2.1静态调度：“规则+算法”

目前炼钢连铸过程中会出现炉机不匹配的问题，其主要原因是钢厂的产品种类多，并且呈现批量小，规格多的特点，每一种钢种的工艺路径是不同的，而不同的工艺又会使得多种并行设备共同运转。在很多大型钢厂，都有炼钢设备多的问题，这就导致了天车需要承担很多的作业任务，这使得作业的路线相互交叉，缺乏规律性。通过算法模型求解原始调度方案，没有办法满足现场复杂的生产情况，如何保证静态调度的可执行性，成了当今智能化制造环境下的难题之一。

在结合长期的研究和实践经历，笔者认为使用“规则+算法”的模式能够有效解决靜态调度过程中存在的问题。这其中，“规则”指的是在长期生产以来，调度人员不断总结的生产调度基本原则，这其中就包括了时间控制原则与工艺约束原则等等;而“算法”则是指对炼钢连铸生产调度问题的计算，例如使用遗传算法和启发算法计算排产计划等，针对不同的生产计划，定制出最合适的生产模式以及约束条件，通过构建模型的方式采取合适的算法对模型进行求解。

在对静态调度进行了长期的时间研究后，发现可以使用炉机对应的炼钢厂运行原则，综合考虑各个产品所需要的加工程序和生产节奏，利用柔性工序对策略进行缓解，优化生产模型。

2.2 动态调度：多工序合作

炼钢连铸的过程中会遇到很多不确定因素以及随机的扰动，好比设备扰动、生产扰动等等。在当前的炼钢连铸过程中，通常采用的调控是对单一的工序和操作过程进行控制，对于过程整体的把控能力不足，这种模式下当胰腺工序出现问题后，虽然能把这一工序的问题处理完毕，但会影响到其他工序的正常流程，难以消除或者减弱因为该工序出现的问题导致其他工序进程也受到影响的程度。当工艺工序和生产调度相互脱节的时候，炼钢连铸过程中复杂的动态调度问题是无法被解决的。因此本文在这里提出使用多工序协同的方式，解决动态调度的问题。

多工序协同需要综合考虑多种工序工艺和产品质量，对其进行协同控制，其优势在于具有自动化和自决策的能力，可以让炼钢连铸的过程中多种工序协同运行。在分析了炼钢连铸过程中物质流动运行的特点，结合大数据和人工智能技术的情况下，就能形成一个炼钢连铸全流程协同控制优化理论的模型，构建出一个三位一体的协同机制。

结束语：

综上所述，炼钢连铸过程非常复杂，通过建立调度模型的方式对其进行模拟，还是会不可避免的忽视一些问题，这就导致了模型应用效果不尽人意，在未来的生产调度研究中，应该全面考虑对调度环节的约束问题，减少因为模型的不全面造成的影响，使调度模型能够更好地适应生产。应该积极的对新的调度思路进行研究，将动态调度和静态调度中遇到的问题分开研究，对于静态调度，应该通过生产规则确定生产模式，再用算法对其进行求解，对于动态调度，应更重视多个生产工序之间的协调性，保证其生产过程可以高效、智能的运行。

参考文献：

[1]曹志鹏.炼钢—精炼—连铸生产过程优化调度方法研究[J].冶金与材料，2020，41（03）：54-55.

[2]刘青，刘倩，杨建平，张江山，高山，李强笃，王宝，王柏琳，李铁克.炼钢-连铸生产调度的研究进展[J].工程科学学报，2020，42（02）：144-153.